之前的文章本憨憨提到CNN基本上是用于分类。分类是将图像划分到其中最大检测概率的实体类别。但是如果检测到的兴趣实体不是一个而是多个，而且我们想要使图像和所有实体关联，情况会怎么样呢？一种方法是使用标签而不是类别，这些标签是倒数第二个 softmax分类层里概率超过给定阈值的所有类别。然而，这里的检测概率因实体大小和位置的不同而有很大不同，实际上可以说，模型有多确信它识别出的实体就是所声称的实体？如
一. 什么是自然语言处理（Natural Language Processing-NLP）?自然语言处理是一门通过建立形式化计算模型来分析、理解和生成自然语言的学科；终极目标是让计算机拥有自然语言处理交际能力。 自然语言的两大问题：自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)自然语
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2023-09-25 19:24:28
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note上节内容回顾：
1、请求周期
url> 路由 > 函数或类 > 返回字符串或者模板语言？
Form表单提交：
提交 -> url > 函数或类中的方法
- ....
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2024-03-11 17:31:52
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UniLM论文全名为Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation，译为自然语言理解与生成的统一预训练语言模型。本文提出了采用BERT的模型，使用三种特殊的Mask的预训练目标，从而使得模型可以用于NLG，同时在NLU任务获得和BERT一样的效果。 模型使用了三种语言模型的任
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2023-08-21 09:48:31
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Natural-language understanding (NLU) or natural-language interpretation (NLI) is a subtopic of natural-language processing in artificial intelligence ...
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2021-08-04 17:29:00
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Java基本操作命名规范变量数据类型整型浮点数布尔型字符型字符转义字符字符串类型转换自动类型转换强制类型转换运算符算术运算符赋值运算符关系运算符逻辑运算符三目运算符自动类型升级与string拼接的类型提升控制台输入总结 命名规范变量数据类型整型浮点数布尔型字符型字符转义字符字符串类型转换自动类型转换强制类型转换运算符算术运算符赋值运算符关系运算符逻辑运算符三目运算符要把三目运算符看做一个整体，结
1 RASA NLU简介... 22 准备... 22.1 环境说明... 23 安装... 43.1 下载软件... 43.2 安装... 43.4 安装问题NLU简...
原创
2023-05-21 14:12:22
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# NLU意图信息架构实现指南
在自然语言理解（NLU）系统中，意图识别是一个关键的组成部分。本文将帮助你了解实现NLU意图信息架构的流程，并逐步指导你完成具体的代码实现。
## 处理流程概览
下面是实现NLU意图信息架构的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------|
期刊：information sciences引用：Hassan M M, Gumaei A, Alsanad A, et al. A hybrid deep learning model for efficient intrusion detection in big data environment[J]. Information Sciences, 2020, 513: 386
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2024-09-25 12:04:35
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自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到对人类语言的理解和生成。其中，NLP可以被分为三个主要的子任务：自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）、自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）和对话管理（Dialog Management，DM）
原创
2024-01-04 07:19:59
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Oracle数据库中提供了同义词管理的功能。同义词是数据库方案对象的一个别名，经常用于简化对象访问和提高对象访问的安全性。在使用同义词时，Oracle数据库将它翻译成对应方案对象的名字。与视图类似，同义词并不占用实际存储空间，只有在数据字典中保存了同义词的定义。在Oracle数据库中的大部分数据库对象，如表、视图、同义词、序列、存储过程、函数、JAVA类、包等等，数据库管理员都可以根据实际情况为他
7.1 R-CNN R-CNN首先从输入图像中选取若干提议区域（找出可能的感兴趣区域），并标注它们的类别和边界框（如偏移量），用卷积神经网络对每个提议区域进行前向传播以抽取其特征，用每个提议区域的特征来预测类别和边界框。该模型如下图所示： &n
4.2 AdaBN 算法依赖测试集统计学信息问题问题描述：虽然 AdaBN 算法可以提高 WDCNN 模型的抗噪能力与变载领域自适应能力，但 AdaBN 算法需要整个测试集的样本在 WDCNN 每一个 BN 层的均值与方差，这对于一个故障诊断系统，在初期是难以满足的。解决思路：1）根据部分测试样本的均值方差，对整体测试样本的均值方差进行估计；2）不获取任何测试集的信息，通过对 WDCNN 模型本身
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2023-10-08 08:10:00
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内容参考：《基于卷积神经网络的轴承故障 诊断算法研究》–张伟代码参考:https://github.com/AaronCosmos/wdcnn_bearning_fault_diagnosis1 背景：基于信号处理的特征提取+分类器的传统智能诊断算法，对专家经验要求高，设计耗时且不能保证通用性，已经不能满足机械大数据的要求。提出使用基于卷积神经网络智能诊断算法来自动完成特征提取以及故障识别。1.1
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2023-10-13 08:57:39
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Torchvision更新到0.3.0后支持了更多的功能，其中新增模块detection中实现了整个faster-rcnn的功能。本博客主要讲述如何通过torchvision和pytorch使用faster-rcnn，并提供一个demo和对应代码及解析注释。目录如果你不想深入了解原理和训练，只想用Faster-rcnn做目标检测，请看这里torchvision中Faster-rcnn接口一个dem
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2023-12-08 15:43:18
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注释Yang Jianwei 的Faster R-CNN代码（PyTorch）jwyang’s github: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch文件demo.py 这个文件是自己下载好训练好的模型后可执行下面是对代码的详细注释（直接在代码上注释）：1.有关导入的库 1 # -----------------------
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2024-06-24 10:56:37
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上一期，我们一起学习了深度学习中卷积神经网络的通俗原理，深度学习三人行(第8期)----卷积神经网络通俗原理接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现，内存计算和池化层等相关知识，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：CNN实现(TensorFlow)CNN之内存计算CNN之池化层小结公众号内回复关键字，即可下载代码，关键字见文末！一. CNN实现(TensorFlow)在TensorFlow中
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2024-08-08 11:08:38
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: // .com / adong7639 / p / 9145.
html
写的很好
'''
本文讲解的是在CNN中的batch normalization
'''
import torch
import torch.nn as nn
import copy
class Net(nn.Module):
def __init__(self, dim
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2024-03-27 10:01:48
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1. 概述在本教程中，我们将使用 Java 中的 Deeplearning4j 库构建和训练卷积神经网络模型。2. 图像分类2.1. 问题陈述假设我们有一组图像。每个图像表示特定类的对象。此外，图像上的对象属于唯一已知的类。因此，问题陈述是构建能够识别给定图像上对象的类的模型。例如，假设我们有一组包含十个手势的图像。我们构建一个模型并对其进行训练以对其进行分类。然后经过训练后，我们可以传递其他图像
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2023-10-08 08:18:28
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1. CNN卷积神经网络（CNN）是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一 种多层神经网络。如图，传统的神经网络使用全连接的策略进行极端，在处理较大的数据（如图像）时会遇到问题：权值太多，计算量太大；需要大量样本进行训练。CNN通过局部感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数。我们在观察一个图像的时候，不可能一眼看到图像的所有内容。这时候，CNN中隐藏层的每个神经元只和前一层
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2023-12-02 22:54:29
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